Grenzenlos

Künstliche Intelligenz braucht

strukturierte Daten

Künstliche Intelligenz braucht strukturierte Daten

Gerrit Schick, Business Group Manager Healthcare Informatics und Population Health Management, über künstliche Intelligenz und den Einsatz intelligenter Technologien im Krankenhaus.

Lassen Sie uns über Lösungen für eine zukunfts­sichere Gesund­heits­ver­sorgung sprechen.

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„Konsequente Digitalisierung und die strukturierte Erfassung von Daten sind Voraussetzung für eine wertschöpfende Anwendung künstlicher Intelligenz.“

Gerrit Schick
Business Group Manager Healthcare Informatics
Solutions and Services, Philips GmbH Market DACH
Beim Thema künstliche Intelligenz scheiden sich die Geister. Die einen empfinden sie als Bedrohung, die anderen sehen in ihr die ultimative Wunderwaffe für sämtliche Herausforderungen in der Versorgung. Die Wahrheit liegt, wie so oft, in der Mitte. Fest steht: Lernende Maschinen bieten enorme Chancen, die Gesundheitsversorgung zu verbessern. Die Verfügbarkeit großer Datenmengen ermöglicht es, neue wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen, medizinische Hypothesen zu überprüfen und Gesundheitseinrichtungen effizient zu organisieren. Ein weiterer Vorteil sind datenbasierte Therapie- und Managemententscheidungen. KI muss jedoch in die richtigen Bahnen gelenkt werden, damit sie im klinischen Alltag dabei helfen kann, die wachsende Datenflut in handlungsrelevante Informationen zu übersetzen.

Integration von KI in die Versorgungsprozesse

 

Laut Philips Future Health Index 2019 verwenden 39 Prozent der befragten Ärzte und medizinischen Fachkräfte in Deutschland bereits künstliche Intelligenz; 68 Prozent können sich ihren Einsatz gut vorstellen. Lediglich 11 Prozent fürchten sich langfristig vor einem Arbeitsplatzverlust durch KI. Entscheidend für den Erfolg von Mensch-Maschine-Kollaborationen ist vor allem, dass die Versorgungsrealität die Richtung vorgibt. KI muss sich nahtlos in die klinischen Prozesse einfügen und an den Bedürfnissen von Patienten und Personal orientieren – nicht umgekehrt. Aus diesem Grund sprechen wir bei Philips von adaptiver Intelligenz. Wir kombinieren KI mit anderen Technologien, verknüpfen sie mit dem Domänenwissen der Anwender und arbeiten an konkreten Fragestellungen.

„KI muss sich nahtlos in die klinischen Prozesse einfügen und an den Bedürfnissen von Patienten und Personal orientieren – nicht umgekehrt“

Gerrit Schick

Business Group Manager Healthcare Informatics Solutions and Services, Philips GmbH Market DACH

Die Radiologie als Paradedisziplin künstlicher Intelligenz    

 

Die Radiologie gilt als Vorreiter in Sachen Digitalisierung. Das verschafft ihr eine exzellente Ausgangslage für die Nutzung von KI, denn sie verfügt über genügend Daten in hoher Qualität, um lernende Algorithmen zu trainieren. Intelligente Technologien kommen bereits in der Bildgenerierung und -analyse, der Befundung und der Entscheidungsfindung zum Einsatz. Bei unseren neuesten MR-Systemen zum Beispiel überwacht und analysiert die Detektionstechnologie VitalEye die Atembewegungen. Das macht das Anlegen eines Atemgurtes überflüssig. Im Analyseworkflow passt sich die Nutzeroberfläche unserer Nachverarbeitungslösung IntelliSpace Portal dem individuellen Anwenderverhalten an und optimiert fortlaufend die automatische Vorverarbeitung von Daten. Das spart Zeit und erhöht die Effizienz. Mit der Nutzeroberfläche Illumeo werden diese Möglichkeiten auch im PACS verfügbar. In der Echokardiographie erlaubt das HeartModelA.I. eine sekundenschnelle Bestimmung des Herzvolumens und der linksventrikulären Auswurfrate. Und auch bei der automatischen Segmentierung von Schnittbildaufnahmen und in der Strahlentherapieplanung kommt KI zum Einsatz.

Erst durch KI wird aus Big Data Smart Data

 

Ohne künstliche Intelligenz bleiben die exponentiell steigenden Datenmengen in Kliniken und Krankenhäusern wertlos. Damit die verborgenen Muster und Gesetzmäßigkeiten ihren Nutzen voll entfalten können, brauchen alle an der Versorgung Beteiligten gleichberechtigten Zugang zu intelligenten Technologien. In der Intensivmedizin zum Beispiel kombiniert das Dashboard IntelliSpace Console bettseitig erhobene Daten mit Informationen aus Laborsystemen, dem Patientendatenmanagement und der elektronischen Patientenakte. Eine künstliche Intelligenz bereitet die Daten auf und erstellt eine intuitive, organbasierte Ansicht, mit der sich kritische Veränderungen schnell identifizieren lassen. Unser Oncology Dashboard führt Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen und bietet damit eine ideale Basis für den Einsatz von KI. Außerdem kann KI in Management-Tools der Verbesserung der Performance dienen.

Grundvoraussetzung für die Verwendung künstlicher Intelligenz ist eine umfassende Digitalisierung aller für die Anwendung relevanter Daten. Genauso wichtig ist, dass diese Daten strukturiert vorliegen und miteinander kompatibel sind. Das ist heute leider nur bei 25 Prozent der medizinischen Daten der Fall.1 Um von den Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz zu profitieren, ist es erforderlich, die richtigen Bedingungen zu schaffen. Das heißt, Daten in einer konsistenten und zuverlässigen Weise zu akquirieren und abzulegen. Dazu bedarf es wiederum einer Systemlandschaft, die auf offene Schnittstellen und Interoperabilität setzt, einen optimalen Informationsfluss sicherstellt und Medienbrüche vermeidet.

Neue Perspektiven für eine bessere Prädiktion und Prävention

 

Ihre Stärken spielt KI vor allem dann aus, wenn longitudinale Daten über den gesamten Zeitraum von der Entstehung einer Erkrankung über ihre Behandlung bis zur Genesung verfügbar sind. Insbesondere mit Blick auf die längerfristige Ergebnisqualität kann die Analyse dieser Daten Aufschluss darüber geben, welche Therapien für welche Patienten am besten geeignet sind. Auch Aussagen über potenzielle Auswirkungen des persönlichen Gesundheitsverhaltens werden möglich. Mit den elektronischen Gesundheitsakten von TK und DAK sind die ersten Schritte in Richtung einer sektorenübergreifenden, longitudinalen Erfassung von Daten getan.

Künstliche Intelligenz hat die Aufgabe, neue Erkenntnisse zu liefern, Komplexität zu reduzieren und Leistungserbringer in ihrer täglichen Arbeit zu entlasten. Um ihr volles Potenzial für Patienten, Mitarbeiter und das gesamte Gesundheitssystem zu erschließen, müssen Krankenhäuser die Digitalisierung allerdings konsequent voranzutreiben. Mit der strukturierten Erfassung von Daten können sie bereits heute die Basis für eine wertschöpfende Verwendung künstlicher Intelligenz legen – in der eigenen Einrichtung und darüber hinaus.

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FUSSNOTEN:

[1] Capurro D, Yetisgen M, van Eaton E, Black R, Tarczy-Hornoch P: Availability of Structured and Unstructured Clinical Data for Comparative Effectiveness Research and Quality Improvement: A Multisite Assessment. eGEMs 2014; 2(1):11; doi: 10.13063/2327-9214.1079